什么是工業物聯網

很多人說“工業物聯網”這個名字不正宗，應該叫“工業互聯網”，就是把工業設備都接到Internet，像我們的電腦、手機都聯網一樣。而我寧愿仍稱其為“工業物聯網”，這是因為其中的原理，實在與我們熟知的互聯網大不一樣。先看幾個例子（以下公司名稱、設備名稱均為虛構）。

例一：

SCO 公司生產一種叫SCO 的設備，廣泛應用于各種工業領域，產品暢銷國內外。SCO 設備對操作的要求較高，對使用工況條件要求比較苛刻，任何不按規程的操作都可能導致部件損壞或各種其他問題，故SCO 公司每年投入巨大成本去處理客戶的各種問題。

SCO 公司張工，今日長途跋涉，來到1500千米之外的某客戶現場，該客戶購買的SCO 設備工作異常，經張工現場查證發現，設備異常的原因是一個本應關閉的閥門被開啟，張工關閉此閥門后，SCO 設備運行正常，他便打道回府了。

據說，SCO 公司處理此類事情并不在少數，花了不少差旅費和時間，有時卻只為了一個閥門、一個開關。但對這樣的設備生產商來說，也確實是無奈之舉，因為他們必須對賣出去的設備負責到底。

例二：

還是SCO 公司，還是SCO 設備。SCO 設備有一個PX 部件，設計壽命為三年，SCO 公司也做過大量老化實驗，證明了這個結論。

但據他們統計發現，PX 部件在保修期內的更換率達300%，換言之，PX 用不到一年就損壞了，因為還在保修期內，就沒法向客戶收費。經SCO 公司工程師研判，這些損壞基本上可以確定是客戶沒有嚴格按規程操作所致，可是客戶卻不會認賬，SCO 公司也不可能派人盯著客戶的操作，想要取證談何容易，只好打碎牙齒和血吞，付出高昂的維修更換成本。

例三：

還是SCO 公司，還是SCO 設備。SCO 公司的工程師們發現，SCO 設備偶爾會出現某些異常，跟設備運行所在的工況環境有關，可能是溫度、濕度，可能是磁場干擾，可能是低頻噪聲、高頻噪聲，甚至還可能是PM2.5。他們也在不同環境下做過一些實驗，卻難以發現其中規律，不得其解，但這些偶然和隨機，卻讓SCO 公司和客戶都不勝其擾。

他們也很想找到這些異常的原因所在，如此，方可有的放矢地優化設計和選材，然而究竟需要做多少實驗，才能拿到足夠的論據，好像很難。知其然而不知其所以然，只好聽天由命。

例四：

還是SCO 公司，還是SCO 設備。SCO 是用來生產某種產品的，原材料（物料）進入SCO 設備，經過設備運行加工，變成成品出去，這個過程不僅高溫高壓，而且能耗巨大（電、水、氣），還有廢氣廢液排出。那么：

（1）如何更有效控制進料，才能與設備運行的節拍保持一致？

（2）如何使得設備運行穩定性增加？

（3）如何讓物料殘渣在設備中的積累最少？

（4）是否在某些情況下降低設備運行頻率以降低能耗？

（5）如何控制設備運行參數，讓排放量降低且達標？

（6）如何根據原料差異調整運行參數？

（7）如何根據成品檢測數據調整生產過程參數？

（8）如何能提前預測設備的問題，只進行針對性的檢修？

……

這些都是SCO 公司和他們的客戶關注的問題。

在水、電、氣能源價格和原材料價格不斷上漲、環保要求更加苛刻、人力成本大幅提升、安全生產成為第一要求、市場競爭無比嚴酷的情況下，“安全生產、節能減排、增產增效、精細管理”成為SCO 公司的唯一出路。但是革命尚未成功，仍須上下求索。

這些例子我們都能想象，也都能理解，其實這就是發生在我們身邊的事情，也是工業企業升級中的現狀。這是企業要去解決的問題，也是工業物聯網的使命。

工業物聯網究竟是什么？我們沒有這個權威來給它下確切的定義，但不管是什么，我們都知道，聯網只是第一步，更重要的是找到如何解決上述問題的有效手段和科學方法。

那么，這些手段和方法又是什么呢？一句話，掌握數據，運用數據。這里說的數據包括設備運行的數據、生產過程的數據、原材料的數據、產品的數據、能耗的數據、環境的數據、排放的數據、安全的數據、管理的數據等。